在数据可视化工具中，数据集不仅仅是用于ETL（提取、转换、加载）的基础对象，它承担着更为广泛且关键的角色。通过提供全面的数据处理服务，数据集在数据准备、分析优化和协作效率等方面发挥核心作用。

数据集为数据探索和预处理提供了便利。用户可以在可视化工具内部直接清洗、过滤和聚合数据，无需依赖外部系统。例如，通过内置函数去除重复值、处理缺失数据或进行数据分箱，确保数据质量符合分析需求。这种预处理能力简化了工作流，让非技术用户也能高效处理数据。

数据集支持数据的动态整合与更新。许多工具允许连接实时数据源（如数据库或API），自动同步最新信息，确保可视化结果始终反映当前状态。数据集可以合并多个来源的数据，例如将销售数据与客户反馈结合，为深入分析提供统一视图。

数据集促进了数据建模和计算字段的创建。用户可以在不修改原始数据的情况下，添加衍生字段（如计算利润率或增长率），从而扩展分析维度。高级工具还支持数据关系建模，例如定义主键和外键，以模拟复杂业务逻辑。

数据集在协作与分享中也至关重要。团队成员可以基于共享数据集进行协作，确保分析一致性。通过权限管理，数据所有者可以控制访问级别，保护敏感信息。数据集版本控制功能则帮助追踪变更历史，提升项目可维护性。

数据集优化了性能与可扩展性。可视化工具通常对数据集进行缓存或索引，加速查询响应时间。对于大规模数据，工具可能提供采样或聚合功能，平衡性能与精度。这些特性使数据集成为高效数据服务的核心。

数据集在数据可视化工具中不仅是ETL的载体，更是数据治理、分析和协作的枢纽。通过整合数据处理服务，它降低了技术门槛，赋能用户从原始数据中快速提取洞察，驱动决策效率的提升。